Keras ile Derin Öğrenme - Giriş

Derin Öğrenme, Yapay Zeka (AI) alanında son günlerde moda bir kelime haline geldi. Uzun yıllar, makinelere zeka katmak için Makine Öğrenimini (ML) kullandık. Son günlerde, derin öğrenme, geleneksel makine öğrenimi tekniklerine kıyasla tahminlerdeki üstünlüğü nedeniyle daha popüler hale geldi.

Derin Öğrenme, esasen büyük miktarda veriyle bir Yapay Sinir Ağını (YSA) eğitmek anlamına gelir. Derin öğrenmede, ağ kendi kendine öğrenir ve bu nedenle öğrenme için muazzam veriler gerektirir. Geleneksel makine öğrenimi esasen verileri ayrıştıran ve ondan öğrenen bir dizi algoritmadır. Daha sonra bu öğrenmeyi akıllı kararlar almak için kullandılar.

Şimdi, Keras'a gelince, uçtan uca açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformu olan TensorFlow üzerinde çalışan yüksek seviyeli bir sinir ağları API'si. Keras'ı kullanarak, büyük verileriniz üzerinde deney yapmak için karmaşık YSA mimarilerini kolayca tanımlayabilirsiniz. Keras ayrıca büyük miktarda veriyi işlemek ve makine öğrenimi modelleri geliştirmek için gerekli olan GPU'yu da destekler.

Bu eğitimde, Keras'ın derin sinir ağları oluşturmada kullanımını öğreneceksiniz. Öğretim için pratik örneklere bakacağız. Eldeki sorun, derin öğrenme ile eğitilmiş bir sinir ağı kullanarak el yazısıyla yazılmış rakamları tanımaktır.

Derin öğrenmede sizi daha fazla heyecanlandırmak için, aşağıda derin öğrenmeyle ilgili Google trendlerinin bir ekran görüntüsü burada verilmiştir -

Şemadan da görebileceğiniz gibi, derin öğrenmeye olan ilgi son birkaç yıldır giderek artıyor. Derin öğrenmenin başarıyla uygulandığı bilgisayarla görme, doğal dil işleme, konuşma tanıma, biyoinformatik, ilaç tasarımı gibi birçok alan vardır. Bu eğitim, derin öğrenmeye hızlı bir şekilde başlamanızı sağlayacaktır.

Okumaya devam edin!